Özet

Optik Diffüz Korelasyon Spektroskopisi ile İnsan Beyninin Serebral Kan Akışı Nadayalı Dinlenme Durumu Fonksiyonel Bağlantısı

Published: May 27, 2020
doi:

Özet

Bu protokol, özel yapım diffüz korelasyon spektroskopi aleti kullanarak insan prefrontal korteksinde istirahat durumu fonksiyonel bağlantısının nasıl ölçültilebildiğini göstermektedir. Raporda ayrıca deneyin pratik yönleri ve verileri analiz etmek için ayrıntılı adımlar tartışılmaktadır.

Abstract

Serebral oksijen kaynağı ile ilgili önemli bir hemodinamik parametre olduğu için, insan beyninin kapsamlı bir anlayış elde etmek için, kontrast kaynağı olarak serebral kan akımı (CBF) kullanımı istenir. Oksijenasyon kontrastına dayalı istirahat durumu düşük frekanslı dalgalanmaların işlevsel olarak bağlı bölgeler arasında korelasyon sağladığı gösterilmiştir. Sunulan protokol, insan beyninde kan akışı tabanlı istirahat durumu fonksiyonel bağlantısını (RSFC) değerlendirmek için optik diffüz korelasyon spektroskopisi (DCS) kullanır. İnsan frontal kortekste CBF tabanlı RSFC sonuçları, her iki kortekste de bölgeler arası RSFC’ye kıyasla intra-bölgesel RSFC’nin sol ve sağ kortekslerde anlamlı olarak daha yüksek olduğunu göstermektedir. Bu protokol, özellikle pediatrik popülasyonda insan beyin fonksiyonlarını incelemek için çok modal görüntüleme teknikleri kullanan araştırmacıların ilgisini çekebilir.

Introduction

Beyin istirahat halindeyken, işlevsel olarak ilişkili bölgelerde spontan aktivitenin yüksek senkronizasyonunu gösterir, bu da yakın bir yerde veya uzaktan bulunabilir. Bu senkronize bölgeler işlevselağlar1 ,2,3,,4,5,6,7,8,,9olarak bilinir., Bu fenomen ilk olarak, serebral kan5,10oksijenlenmedüzeylerini gösteren kan oksijen seviyesine bağlı (BOLD) sinyalleri kullanılarak yapılan fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) çalışması ile ortaya çıkarıldı. RSFC anormallikleri gibi beyin bozuklukları ile ilişkili bulunmuştur11, Alzheimer12, ve depresyon13. Bu nedenle, RSFC sorun görev tabanlı değerlendirmeler icra sorun olan bozuklukları olan hastalar için değerli bir araçtır. Ancak, genç otistik çocuklar gibi birçok hasta, fMRI tarafından değerlendirilmesi için kötü adaylar, bu süre14,,15uzun bir süre için kapalı bir alanda hala kalan gerektirir gibi. Optik görüntüleme hızlı ve giyilebilir; bu nedenle, özellikle pediatrik popülasyon16, 17,,1818,19,20,2121,22,23,24olmak üzere hastaların çoğunluğu için uygundur. Bu avantajları kullanarak, fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi (fNIRS), beyinde hemoglobin konsantrasyonu ve oksijen doygunluk parametreleri ölçmek için kullanılabilir, insanlarda RSFC ölçmek için kullanılır (pediatrik nüfus dahil4,8,25 ve otizm li hastalar11).

Optik diffüz korelasyon spektroskopisi (DCS), nispeten yeni bir optik teknik,serebralkan akışını ölçebilir, hangi metabolizma ile oksijen kaynağı ilişkilendiren önemli bir parametre 6,17,26,27,28,29. DCS tarafından ölçülen optik akış kontrastı oksijenasyon kontrastı30ile karşılaştırıldığında beyinde daha yüksek hassasiyete sahip olduğu gösterilmiştir. Bu nedenle, RSFC değerlendirmek için DCS kaynaklı CBF parametrelerinin kullanılması avantajlıdır.

DCS hareket eden kan hücrelerine karşı hassastır. Difüzyon fotonlar hareket eden kan hücrelerinden dağılım, bu zaman içinde dalgalanma tespit ışık yoğunluğu neden olur. DCS zaman ayarı merkezli yoğunluk otokorelasyon fonksiyonunu ölçer ve çürüme hızı optik parametrelere ve kan akışına bağlıdır. Bu değerler sonuçta serebral kan akımı indeksi elde etmek için kullanılır (CBFi). Daha hızlı hareket eden kan hücreleri ile yoğunluk otokorelasyon fonksiyonu daha hızlı çürür. Bu nedenle, doku yüzeyinin derinliklerindeki hareket le ilgili bilgiler zaman içinde yayılan ışık dalgalanmalarının ölçümlerinden (örneğin, beyinde) elde edilebilir27,31,32,33,,34,35.35 DCS kan oksijenasyon17,36ölçer yaygın olarak bilinen fNIRS tamamlayıcı bir tekniktir. Hem fNIRS hem de DCS milisaniye aralığında yüksek zamansal çözünürlüğe sahip optik beyin görüntüleme teknikleri olduğundan, optik görüntüleme kurulumları hareket yapılarına fMRI’den çok daha az duyarlıdır. Ayrıca çok küçük bebekler de dahil olmak üzere pediatrik popülasyonlarda fonksiyonel beyin görüntüleme için başarıyla kullanılmıştır16. Daha önce, yüzeyel kan akımı ölçümleri farelerde klinik öncesi çalışmalarda RSFC değerlendirmek için kullanılmıştır37. Burada, kan akımı parametreleri bir kanıtı-of-kavram çalışması38,39olarak dokuz sağlıklı yetişkin RSFC ölçmek için kullanılır.

Bu çalışmada, ticari bir FD-fNIRS sistemi ve özel DCS sistemi kullanılmaktadır(Bkz. Malzeme Tablosu). Şirket içinde inşa edilen DCS iki 785 nm, 100 mW, uzun tutarlılık uzunluğu sürekli dalga lazerler bir FC konektör ve sekiz tek foton sayma makineleri (SPCM) bir otomatik correlator bağlı birleştiğinde oluşur. Özel bir yazılım grafik kullanıcı arayüzü (GUI) da görüntülemek ve foton sayıları, otokorelasyon eğrileri ve gerçek zamanlı olarak her SPCM kanalının yarı kan akışını kaydetmek için bu sistem için özel olarak yapıldı. Bu sistemdeki parçalar genellikle DCS16,17,31,,32,40,42,43,44için kullanılır ve elde edilen sonuçlar da şirket içinde doğrulanmış ve yeni bir çalışmada39kullanılır .43

Protocol

Protokol Wright State Üniversitesi Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylandı ve deney den önce her katılımcıdan bilgilendirilmiş onay alındı. 1. Konu hazırlığı Konunun ölçümlerine başlamadan önce fd-fNIRS ve DCS sistemini en az 10 dakika ısınmak için (daha fazla ayrıntı için bölüm 2 ve 3’e bakın) güçlandırın. Kompakt DCS cihazı ile konu ölçümüörneği Şekil 1’degösterilmiştir. İlk olarak, her deneğ…

Representative Results

Fonksiyonel bağlantıyı ölçmek için DCS kullanmanın fizibilitesi başarıyla39olarak demostrated oldu. Dokuz deneğin prefrontal kortekslerinde istirahat durumu fonksiyonel bağlantısı ölçüldü. Sonuçlar (ortalama ± SD) sol (0.64 ± 0.25) ve sağ (0.62 ± 0.23) kortekslerin bölge içi bölgesinde daha yüksek korelasyon olduğunu göstermiştir, sol (0,32 ± 0,32), (0,34 ± 0,27) ve sağ (0,34 ± 0,29), (0,34 ± 0,26) kortekslerin bölgeler arası bölgesiile karşılaştırıldığ?…

Discussion

CBF olarak DCS tarafından ölçülen doğru RSFC tespit olup olmadığını belirlemek için, bilinen RSFC özellikleri ile beynin iki alan incelenmiştir. DLFC bölgeleri ile DLFC ve IFC arasında fonksiyonelbağlantının 57,58,59olarak varsayıldığı varsayılır.59 Bölge içi bağlantı genellikle daha yüksek olduğundan, sol ve sağ DLFC içindeki iki site arasındaki bağlantı seçildi. Ayrıca, bölgeler arası bağ…

Açıklamalar

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Yazarlar Ohio Üçüncü Sınır Ohio Görüntüleme Araştırma ve Yenilik Ağı (OIRAIN, 667750) ve Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (No. 81771876) mali destek kabul etmek istiyorum.

Materials

3D Printed Probe In-house N/A 3D printed PLA probe (Craftbot, Craft unique)
785nm, 100mW, CW, FC coupled Laser CrystaLaser DL785-100-S DCS component (light source)
Auto-correlator Correlator.com Flex05-8ch DCS component (output g2 curve to PC)
Data Acquisition GUI In-house N/A GUI coded in LabVIEW to run the DCS system
Data analysis software In-house N/A Matlab code used for obtaining RSFC results
EEG Electrode Cap OpenBCI N/A EEG mesh cap with standard 10/20 positions
Multi-mode fiber OZ Optics QMMJ-3,2.5-IRVIS-600/630-3PCBK-3 DCS component (source fiber)
Oxiplex calibration phantom ISS 75019, 75020 Set of 2 PDMS Calibration Phantom
Oxiplex muscle probe ISS 86010 4 channel muscle probe
Oxiplex Oximeter ISS 95205 FD-fNIRS (690nm, 830nm)
Power meter Thorlabs PM100D Laser light power adjuster
Sensor card Thorlabs F-IRC1-S laser IR beam viewer
Single-mode fiber OZ Optics SMJ-3S2.5-780-5/125-3PCBK-3 DCS component (detector fiber)
Single-Photon Counting Machine Excelitas SPMC-NIR-1×2-FC DCS component (detector)

Referanslar

  1. Cohen, A. L., et al. Defining functional areas in individual human brains using resting functional connectivity MRI. NeuroImage. 41 (1), 45-57 (2008).
  2. Pizoli, C. E., et al. Resting state activity in development and maintenance of normal brain function. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (28), 11638-11643 (2011).
  3. Duan, L., Zhang, Y. J., Zhu, C. Z. Quantitative comparison of resting state functional connectivity derived from fNIRS and fMRI: A simultaneous recording study. NeuroImage. 60 (4), 2008-2018 (2012).
  4. White, B. R., et al. Resting state functional connectivity in the human brain revealed with diffuse optical tomography. NeuroImage. 47 (1), 148-156 (2009).
  5. Biswal, B., Yetkin, F. Z., Haughton, V. M., Hyde, J. S. Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magnetic resonance in medicine official journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine/Society of Magnetic Resonance in Medicine. 34 (4), 537-541 (1995).
  6. Mesquita, R. C., et al. Direct measurement of tissue blood flow and metabolism with diffuse optics. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering. , (2011).
  7. Zhang, H., et al. Test-retest assessment of independent component analysis-derived resting state functional connectivity based on functional near-infrared spectroscopy. NeuroImage. 55 (2), 607-615 (2011).
  8. Lu, C. M., et al. Use of fNIRS to assess resting state functional connectivity. Journal of Neuroscience Methods. 186 (2), 242-249 (2010).
  9. Zhang, Y. -. J., et al. Detecting Resting state Functional Connectivity in the Language System using Functional Near-Infrared Spectroscopy. Journal of Biomedical Optics. 15 (4), 047003 (2010).
  10. Fransson, P. Spontaneous low-frequency BOLD signal fluctuations: An fMRI investigation of the resting state default mode of brain function hypothesis. Human Brain Mapping. , (2005).
  11. Li, J., et al. Characterization of autism spectrum disorder with spontaneous hemodynamic activity. Biomedical Optics Express. , (2016).
  12. Sheline, Y. I., Raichle, M. E. Resting state functional connectivity in preclinical Alzheimer’s disease. Biological Psychiatry. , (2013).
  13. Mulders, P. C., van Eijndhoven, P. F., Schene, A. H., Beckmann, C. F., Tendolkar, I. Resting state functional connectivity in major depressive disorder: A review. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. , (2015).
  14. Kiviniemi, V., et al. Slow vasomotor fluctuation in fMRI of anesthetized child brain. Magnetic Resonance in Medicine. , (2000).
  15. Fransson, P., et al. Resting state networks in the infant brain. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. , (2007).
  16. Durduran, T., Yodh, A. G. Diffuse correlation spectroscopy for non-invasive, micro-vascular cerebral blood flow measurement. Neuroimage. 85, 51-63 (2014).
  17. Buckley, E. M., Parthasarathy, A. B., Grant, P. E., Yodh, A. G., Franceschini, M. A. Diffuse correlation spectroscopy for measurement of cerebral blood flow: future prospects. Neurophotonics. 1 (1), 011009 (2014).
  18. Buckley, E. M., et al. Cerebral hemodynamics in preterm infants during positional intervention measured with diffuse correlation spectroscopy and transcranial Doppler ultrasound. Optics Express. , (2009).
  19. Dehaes, M., et al. Cerebral oxygen metabolism in neonatal hypoxic ischemic encephalopathy during and after therapeutic hypothermia. Journal of Cerebral Blood Flow. , (2014).
  20. Lin, P. Y., et al. Non-invasive optical measurement of cerebral metabolism and hemodynamics in infants. Journal of Visualized Experiments. , (2013).
  21. Lin, P. Y., et al. Regional and hemispheric asymmetries of cerebral hemodynamic and oxygen metabolism in newborns. Cerebral Cortex. 23 (2), (2013).
  22. Busch, D. R., et al. Cerebral Blood Flow Response to Hypercapnia in Children with Obstructive Sleep Apnea Syndrome. Sleep. , (2016).
  23. Durduran, T., et al. Cerebral oxygen metabolism (CMRO2) reactivity to hypercapnia in neonates with severe congenital heart defects measured with diffuse optics. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. , (2009).
  24. Durduran, T., et al. Optical measurement of cerebral hemodynamics and oxygen metabolism in neonates with congenital heart defects. Journal of Biomedical Optics. , (2010).
  25. Mesquita, R. C., Franceschini, M. A., Boas, D. A. Resting state functional connectivity of the whole head with near-infrared spectroscopy. Biomedical optics express. 1 (1), 324-336 (2010).
  26. Boas, D. A., Franceschini, M. A. Haemoglobin oxygen saturation as a biomarker: The problem and a solution. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering. , (2011).
  27. Durduran, T., Yodh, A. G. Diffuse correlation spectroscopy for non-invasive, micro-vascular cerebral blood flow measurement. NeuroImage. , (2014).
  28. Yu, G. Diffuse Correlation Spectroscopy (DCS): A Diagnostic Tool for Assessing Tissue Blood Flow in Vascular-Related Diseases and Therapies. Current Medical Imaging Reviews. (8), 194-210 (2012).
  29. Yu, G., Durduran, T., Zhou, C., Cheng, R., Yodh, A. G. Near-Infrared Diffuse Correlation Spectroscopy for Assessment of Tissue Blood Flow. Handbook of Biomedical Optics. , 195-216 (2011).
  30. Selb, J., et al. Sensitivity of near-infrared spectroscopy and diffuse correlation spectroscopy to brain hemodynamics: simulations and experimental findings during hypercapnia. Neurophotonics. 1 (1), (2014).
  31. Cheung, C., et al. In vivo cerebrovascular measurement combining diffuse near-infrared absorption and correlation spectroscopies. Physics in Medicine and Biology. 46 (8), 2053-2065 (2001).
  32. Mesquita, R. C., et al. Direct measurement of tissue blood flow and metabolism with diffuse optics. Philos Trans A Math Phys Eng Sci. 369 (1955), 4390-4406 (2011).
  33. Maret, G., Wolf, P. E. Multiple Light Scattering from Disordered Media. The Effect of Brownian Motion of Scatterers. Z. Phys. B – Condensed Matter. 65, 409-413 (1987).
  34. Yu, G. Q. Near-infrared diffuse correlation spectroscopy in cancer diagnosis and therapy monitoring. Journal of Biomedical Optics. 17 (1), (2012).
  35. Carp, S. A., Dai, G. P., Boas, D. A., Franceschini, M. A., Kim, Y. R. Validation of diffuse correlation spectroscopy measurements of rodent cerebral blood flow with simultaneous arterial spin labeling MRI; towards MRI-optical continuous cerebral metabolic monitoring. Biomedical Optics Express. 1 (2), 553-565 (2010).
  36. Roche-Labarbe, N., et al. Near-infrared spectroscopy assessment of cerebral oxygen metabolism in the developing premature brain. Journal of Cerebral Blood Flow. , (2012).
  37. Bergonzi, K. M., Bauer, A. Q., Wright, P. W., Culver, J. P. Mapping functional connectivity using cerebral blood flow in the mouse brain. J Cereb Blood Flow Metab. 35 (3), 367-370 (2015).
  38. Poon, C. S., Li, J., Kress, J., Rohrbach, D. J., Sunar, U. Resting state Functional Connectivity measured by Diffuse Correlation Spectroscopy. Optics InfoBase Conference Papers. , (2018).
  39. Li, J., Poon, C. -. S., Kress, J., Rohrbach, D. J., Sunar, U. Resting state functional connectivity measured by diffuse correlation spectroscopy. Journal of Biophotonics. 11 (2), (2018).
  40. Yu, G. Q. Near-infrared diffuse correlation spectroscopy in cancer diagnosis and therapy monitoring. J Biomed Opt. 17 (1), (2012).
  41. Li, J., et al. Measurements of human motor and visual activities with diffusing-wave spectroscopy. Novel Optical Instrumentation for Biomedical Applications II. 5864, 58640 (2005).
  42. Wang, D., et al. Fast blood flow monitoring in deep tissues with real-time software correlators. Biomedical Optics Express. 7 (3), 776 (2016).
  43. Boas, D. A., Yodh, A. G. Spatially varying dynamical properties of turbid media probed with diffusing temporal light correlation. Journal of the Optical Society of America a-Optics Image Science and Vision. 14 (1), 192-215 (1997).
  44. Diop, M., Lee, T. -. Y., St. Lawrence, K. Continuous monitoring of absolute cerebral blood flow by combining diffuse correlation spectroscopy and time-resolved near-infrared technology. Spie. 7896, 78960 (2011).
  45. Medical, I. . ISS Oxiplex Manual. , (2008).
  46. Fantini, S., et al. Quantitative optical monitoring of the hemoglobin concentration and saturation in the piglet brain. Biomedical Optical Spectroscopy and Diagnostics. , (2000).
  47. Hueber, D. M., et al. Non-invasive and quantitative near-infrared haemoglobin spectrometry in the piglet brain during hypoxic stress, using a frequency-domain multidistance instrument. Physics in Medicine and Biology. , (2001).
  48. Zhang, J., et al. Application of I&Q detection system in scouting the curative effect of neck squamous cell carcinoma. Optical Tomography and Spectroscopy of Tissue V. , (2003).
  49. Zhao, J., Ding, H. S., Hou, X. L., Le Zhou, C., Chance, B. In vivo determination of the optical properties of infant brain using frequency-domain near-infrared spectroscopy. Journal of Biomedical Optics. , (2005).
  50. Tu, T., Chen, Y., Zhang, J., Intes, X., Chance, B. Analysis on performance and optimization of frequency-domain near-infrared instruments. Journal of Biomedical Optics. , (2002).
  51. Choe, R., et al. Transabdominal near infrared oximetry of hypoxic stress in fetal sheep brain in utero. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. , (2003).
  52. Sunar, U., et al. Noninvasive diffuse optical measurement of blood flow and blood oxygenation for monitoring radiation therapy in patients with head and neck tumors: a pilot study. Journal of Biomedical Optics. 11 (6), (2006).
  53. Sunar, U., et al. Hemodynamic responses to antivascular therapy and ionizing radiation assessed by diffuse optical spectroscopies. Optics Express. , (2007).
  54. Durduran, T., Choe, R., Baker, W. B., Yodh, A. G. Diffuse Optics for Tissue Monitoring and Tomography T. Rep Prog Phys. 73 (7), (2010).
  55. Boas, D. A., Campbell, L. E., Yodh, A. G. Scattering and imaging with diffusing temporal field correlations. Physical Review Letters. , (1995).
  56. Boas, D. A., Yodh, A. G. Spatially varying dynamical properties of turbid media probed with diffusing temporal light correlation. Journal of the Optical Society of America A. , (1997).
  57. Chuang, C. -. C., Sun, C. -. W. Gender-related effects of prefrontal cortex connectivity: a resting state functional optical tomography study. Biomedical Optics Express. 5 (8), 2503 (2014).
  58. Okamoto, M., et al. Multimodal assessment of cortical activation during apple peeling by NIRS and fMRI. NeuroImage. , (2004).
  59. Koessler, L., et al. Automated cortical projection of EEG sensors: Anatomical correlation via the international 10-10 system. NeuroImage. , (2009).
  60. Farzam, P., et al. Shedding light on the neonatal brain: Probing cerebral hemodynamics by diffuse optical spectroscopic methods. Scientific Reports. , (2017).
  61. Shang, Y., Li, T., Yu, G. Clinical applications of near-infrared diffuse correlation spectroscopy and tomography for tissue blood flow monitoring and imaging. Physiological Measurement. , (2017).
  62. Mesquita, R. C., et al. Direct measurement of tissue blood flow and metabolism with diffuse optics. Philos Trans A Math Phys Eng Sci. 369 (1955), 4390-4406 (2011).
  63. Durduran, T., et al. Diffuse optical measurement of blood flow, blood oxygenation, and metabolism in a human brain during sensorimotor cortex activation. Optics Letters. , (2004).
  64. Kim, M. N., et al. Noninvasive measurement of cerebral blood flow and blood oxygenation using near-infrared and diffuse correlation spectroscopies in critically brain-injured adults. Neurocritical Care. , (2010).
  65. Irwin, D., et al. Influences of tissue absorption and scattering on diffuse correlation spectroscopy blood flow measurements. Biomedical Optics Express. , (2011).

Play Video

Bu Makaleden Alıntı Yapın
Poon, C., Rinehart, B., Li, J., Sunar, U. Cerebral Blood Flow-Based Resting State Functional Connectivity of the Human Brain using Optical Diffuse Correlation Spectroscopy. J. Vis. Exp. (159), e60765, doi:10.3791/60765 (2020).

View Video